Курс Python → Асинхронное выполнение задач в процессах

Модуль aiomultiprocess предоставляет возможность асинхронного выполнения задач в отдельных процессах, что может значительно ускорить выполнение программы. Для начала работы с модулем необходимо создать очередь, в которую будут помещаться задачи. Это можно сделать с помощью функции aiomultiprocess.create_queue. Затем создается пул процессов с помощью класса aiomultiprocess.Pool(), который будет выполнять задачи из очереди.

Далее необходимо определить функцию, которая будет выполняться в каждом процессе. Эта функция, называемая worker, должна принимать элемент из очереди, выполнять необходимые действия и возвращать результат. После определения функции worker необходимо добавить задачи в очередь с помощью метода put. Когда все задачи добавлены, можно завершить выполнение, добавив специальные элементы None в очередь для каждого процесса.


import aiomultiprocess

async def worker(item):
    # выполнение задачи
    return result

async def main():
    queue = await aiomultiprocess.create_queue()
    pool = aiomultiprocess.Pool()
    
    for item in items:
        await queue.put(item)
    
    for _ in range(pool.size):
        await queue.put(None)
    
    await pool.join()

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

Пример кода выше демонстрирует основные шаги для использования модуля aiomultiprocess. Сначала создается очередь с помощью create_queue, затем создается пул процессов и добавляются задачи в очередь. После добавления всех задач в очередь, для завершения выполнения программы добавляются специальные элементы None. Наконец, вызывается метод join для ожидания завершения всех процессов.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Модуль math: основные функции
  2. Defaultdict в Python
  3. Ускорение выполнения кода в Python
  4. Компиляция регулярных выражений
  5. Проверка индексов коллекции
  6. Открытие и запись файлов
  7. Преобразование регистра символов
  8. Обработка ошибок в JSON данных
  9. Анонимные функции Lambda
  10. Удаление элементов из списка
  11. Работа с библиотекой requests
  12. Объединение списков с помощью zip
  13. Расчет времени выполнения
  14. Работа с датой и временем в Python
  15. Переворот списка в Python
  16. Анонимные функции в Python
  17. Склеивание строк через метод join()
  18. Избегайте использования goto
  19. Измерение времени выполнения кода в Python
  20. Управление контекстом выполнения
  21. Оператор «not» в Python
  22. Метод ior для битовых операций
  23. Синхронизация доступа к ресурсам
  24. Замена текста в Python
  25. Поиск шаблона в строке
  26. Метод join() с набором
  27. Именование столбцов в Python с pandas
  28. Работа с множествами в Python
  29. Базовые объекты Python
  30. Работа с deque из collections
  31. Удаление символа из строки
  32. Функция all() в Python
  33. Получение комбинаций в Python
  34. Обмен значений переменных в Python
  35. Поиск индекса элемента
  36. Работа с Telegram API на Python
  37. Переворот строки с использованием цикла
  38. Декораторы с @wraps
  39. Функции map() и reduce() в Python
  40. Сортировка списка по индексам
  41. Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
  42. Поиск наиболее частого элемента
  43. Работа с эмодзи в Python
  44. Основы работы с базами данных в Python
  45. Обязательные аргументы в Python
  46. Многопоточность и асинхронное программирование в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний